論文の概要: Unraveling the Control Engineer's Craft with Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11644v1
- Date: Mon, 20 Nov 2023 10:22:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-21 19:15:56.080579
- Title: Unraveling the Control Engineer's Craft with Neural Networks
- Title(参考訳): ニューラルネットワークによる制御エンジニアの工芸の展開
- Authors: Braghadeesh Lakshminarayanan, Federico Dett\`u, Cristian R. Rojas,
Simone Formentin
- Abstract要約: 本稿では,デジタルツインを用いて入力出力データとパラメータの摂動に適したコントローラを生成する,データ駆動型コントローラチューニング手法を提案する。
我々は,デジタルツインの摂動バージョンから人工的に生成されたデータに基づいて,入力出力データをコントローラパラメータにマッピングするコントローラチューニングルールを学習する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.5088302622486935
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many industrial processes require suitable controllers to meet their
performance requirements. More often, a sophisticated digital twin is
available, which is a highly complex model that is a virtual representation of
a given physical process, whose parameters may not be properly tuned to capture
the variations in the physical process. In this paper, we present a sim2real,
direct data-driven controller tuning approach, where the digital twin is used
to generate input-output data and suitable controllers for several
perturbations in its parameters. State-of-the art neural-network architectures
are then used to learn the controller tuning rule that maps input-output data
onto the controller parameters, based on artificially generated data from
perturbed versions of the digital twin. In this way, as far as we are aware, we
tackle for the first time the problem of re-calibrating the controller by
meta-learning the tuning rule directly from data, thus practically replacing
the control engineer with a machine learning model. The benefits of this
methodology are illustrated via numerical simulations for several choices of
neural-network architectures.
- Abstract(参考訳): 多くの産業プロセスは、性能要求を満たすために適切なコントローラを必要とする。
より頻繁に、高度なデジタルツインが利用可能であり、それは与えられた物理過程の仮想的な表現である非常に複雑なモデルであり、そのパラメータは物理過程の変動を捉えるために適切に調整されない。
本稿では,デジタルツインを用いて入力出力データとパラメータの摂動に適したコントローラを生成する,sim2real, direct data-driven controller tuning approachを提案する。
最先端のニューラルネットワークアーキテクチャは、デジタルツインの摂動バージョンから人工的に生成されたデータに基づいて、入力出力データをコントローラパラメータにマッピングするコントローラチューニングルールを学ぶために使用される。
このようにして、我々が認識している限り、我々は初めて、チューニングルールをデータから直接メタ学習することにより、制御エンジニアを機械学習モデルに置き換えることにより、コントローラの再調整の問題に取り組む。
この手法の利点は、ニューラルネットワークアーキテクチャのいくつかの選択に対する数値シミュレーションによって示される。
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